ACTOR TRUST RECEIPT
Ilustrativo- Ator
- Humano
- Condição de pessoa
- Verificado
- Identidade
- Verificado de forma privada
- Presença
- Contínua
- Controle humano
- Alta confiança
- Participação da AI
- Baixo
- Continuidade da sessão
- Alta confiança
Em resumo
Para chamadas de vídeo, Proof of Actor foi projetado para estabelecer que o participante é a pessoa esperada, está presente e mantém o controle durante toda a chamada, independentemente de a transmissão de áudio e vídeo poder ser sintética, para que reuniões, entrevistas e aprovações remotas se baseiem em evidências, não na aparência.
A questão
A pessoa nesta chamada é quem se esperava que participasse, e ela está presente e no controle neste momento?
Contexto
Da detecção de falsificações à identificação de atores
Ferramentas de detecção de deepfakes avaliam se o áudio ou o vídeo parece ter sido manipulado. É uma corrida em que cada nova versão de modelo conta, e um resultado sem indícios de manipulação ainda não informa quem está na chamada.
A falsificação de identidade em chamadas de vídeo é usada para fraudes em pagamentos, contratações fraudulentas e engenharia social contra equipes de suporte. A decisão tomada em cada caso, seja aprovar um pagamento, contratar uma pessoa ou redefinir credenciais, depende da identidade, da presença e da autoridade de quem participa, não dos pixels.
Proof of Actor foi projetado para vincular as evidências sobre quem age ao participante, e não à mídia: quem é esse participante, com verificação privada, se está presente e se sua participação é contínua, e se tem autorização para o que está sendo solicitado.
Onde a falsificação de identidade em vídeo causa danos
- Falsidade ideológica de executivos para autorizar pagamentos
- Candidatos fraudulentos em entrevistas remotas
- Engenharia social contra a equipe de suporte para redefinição de credenciais
- Verificações de identidade e integração a distância
O que Proof of Actor foi projetado para estabelecer
Camadas de confiança necessárias nesse contexto
Cada contexto exige uma combinação diferente das camadas de confiança. Estas são as camadas relevantes aqui.
Identidade
O participante é a pessoa esperada.
Presença
Essa pessoa está presente nesta chamada, agora.
Continuidade do ator
A mesma pessoa permanece durante toda a interação.
Intenção
As solicitações de maior impacto são aprovadas explicitamente por essas pessoas.
Política
Política típica para uma solicitação de aprovação de pagamento
Proof of Actor fornece as evidências. Sua organização define e divulga a política.
// Proposed API - illustrative only
policy.require({
actor: "human",
identity: "verified_private",
presence: "continuous",
intent: "explicit_for_payment_requests"
});Leituras adicionais
Perguntas frequentes
Perguntas frequentes
Como verificar a identidade de uma pessoa em uma videochamada?
Estabelecendo evidências sobre o participante, em vez de avaliar apenas o vídeo: que se trata da pessoa esperada, verificada de forma privada, presente e contínua durante a chamada, e que aprova explicitamente qualquer solicitação com consequências relevantes.
Proof of Actor é uma ferramenta de detecção de conteúdo sintético?
Não. A detecção de deepfakes pode vir a ser um sinal entre muitos. Proof of Actor faz outra pergunta: independentemente de como a mídia foi produzida, quem é de fato responsável por essa interação?
Isso pode evitar fraudes em reuniões com vídeos sintéticos?
Nenhum sistema deve prometer prevenção. Proof of Actor foi projetado para exigir evidências de identidade, presença e intenção antes de decisões de alto impacto tomadas em chamadas, eliminando a dependência da aparência que esse tipo de fraude explora.
Mais casos de uso
Outros contextos
Contratação
Saiba se o candidato realmente concluiu a avaliação.
Serviços financeiros
Exija controle humano verificado ou manifestação explícita da intenção humana antes de transações com consequências relevantes.
Comércio agêntico
Verifique quem está por trás de um agente de AI e se uma compra está dentro dos limites do seu mandato.
Plataformas de comércio
Distinga usuários reais, usuários assistidos por AI e agentes autônomos.
Em qual interação você tem dificuldade de confiar?
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